Test di Kolmogorov-Smirnov
Il test di Kolmogorov-Smirnov (KS) è un test non parametrico di bontà dell'adattamento che valuta se un campione proviene da una specifica distribuzione teorica, come quella normale o esponenziale. Formalizzato per la prima volta da Andrey Kolmogorov nel 1933 e ulteriormente sviluppato da Nikolai Smirnov nel 1948, confronta la funzione di ripartizione cumulativa empirica dei dati osservati con una funzione di ripartizione cumulativa (CDF) teorica di riferimento e ne quantifica la deviazione assoluta massima.
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Fonti
- Kolmogorov, A. N. (1933). Sulla determinazione empirica di una legge di distribuzione. Giornale dell'Istituto Italiano degli Attuari, 4, 83–91. link ↗
- Smirnov, N. V. (1948). Table for estimating the goodness of fit of empirical distributions. Annals of Mathematical Statistics, 19(2), 279–281. DOI: 10.1214/aoms/1177730256 ↗
- Massey, F. J. (1951). The Kolmogorov-Smirnov test for goodness of fit. Journal of the American Statistical Association, 46(253), 68–78. DOI: 10.2307/2280095 ↗
- Conover, W. J. (1999). Practical Nonparametric Statistics (3rd ed.). Wiley. ISBN: 978-0471160687
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 1). Kolmogorov-Smirnov Goodness-of-Fit Test. ScholarGate. https://scholargate.app/it/statistics/kolmogorov-smirnov
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- Test di Lilliefors per la NormalitàStatistica↔ compare
- Test di Kolmogorov-Smirnov a due campioniStatistica↔ compare
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